用于 AGILE 空间任务数据中伽玛射线暴检测的量子卷积神经网络

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利用混合量子 - 经典计算的量子计算代表着人工智能的前沿，本研究使用多个框架分析 AGILE 的数据以侦测天空图或光曲线中的伽马射线暴，基于 QCNN 的模型在天空图上达到 95.1% 的准确度。

本文介绍了一种新型的基于卷积神经网络的量子机器学习模型，采用多尺度纠缠重正化基矢和量子纠错技术，具有高效的训练和实现能力。通过两个例子证明了该模型的潜力，并讨论了其实验实现和拓展。